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想象一下，在科技高度發展的未來，我們的生活會變成什么樣？無數科幻大片已經給我們描繪了未來的生活藍圖，其中一個非常經典的場景即自動駕駛。車輛作為代步工具，其發展歷程從如何安全、舒適地駕駛一步步進階到如何能夠實現自動駕駛，人類對交通工具的改造已經從提高駕駛效率到思考如何將人從駕駛的枯燥勞動中解放出來。

無人駕駛給人類真正帶來的解放，是把車上的時間解放出來，在無人駕駛時代，汽車不僅是一個交通工具，而是變成一個移動的生活空間。

——蔚來汽車創始人、董事長李斌

未來自動駕駛汽車部署的傳感器，將會產生大量的數據，所以汽車離不開云服務。未來「云+汽車」將變成一個信息、數據的采集工具。車輛將收集的數據信息回傳到云端進行深度學習，再通過遠程升級為汽車帶來新的能力，而汽車也能產生新的數據，通過這樣的循環可以打造更安全的自動駕駛。汽車以前只是交通工具，是冷冰冰的機器，但今天有了人工智能，它可以分析車主或者乘客的聲音、生物識別的特征，汽車在未來會變成一個有溫度的智能伙伴。

自動駕駛主要依靠傳感器感知周圍環境信息，并自行作出駕駛行為決策，控制車輛到達既定目的地。其核心在于深度的AI算法，但這又依靠海量大數據、高性能計算。使用云計算，每輛汽車都能夠與路上的其他汽車“交談”。在未來的自動駕駛汽車中，數據是驅動汽車的燃料。

這些車輛數據存在于自主應用程序和操作系統中。另外，地圖數據來自三維、高清地圖和車載導航系統。更不用說，被寫入和讀取的數據，它們來自于汽車中的: 儀表板相機、數字集群、駕駛記錄、遠程信息處理網關、V2X通信系統等等。隨著這些數據的增長，汽車可能很快就會面臨超過1TB的數據存儲和處理需求。因此需要一種新的數據基礎設施解決方法。只有通過捕捉和分析數據，自動駕駛汽車才能對不斷變化的路況做出反應，并在瞬間做出駕駛決策。

云存儲解決大數據感知系統的數據存儲需求

通常來說，司機在路上駕駛就是處理大量數據的過程: 這些數據來源于天氣模式、路況、交通運動、行人等等。自動駕駛汽車使用各種工具來“看到”前方道路。這些包括成像系統、雷達、加速度計、遙測、陀螺儀等等。這就產生了大量的數據，大約每天平均1.5小時的駕駛時間就會生成4TB數據。保時捷咨詢公司(Porsche Consulting)戰略高級經理喬什?米勒(Josh Miller)說：“我們開始將汽車視為具備有高存儲和高計算能力移動數據平臺。”

有孚云對象存儲服務憑借著位于北京、上海、深圳的服務器集群，能夠滿足自動駕駛中超大規模的數據存儲需求。分布式結構自帶良好的擴展性，能夠輕松處理PB級存儲，scale-out存儲架構能夠對整體性能進行提高，實現高效擴容。

云計算解決駕駛行為決策中的數據計算分析需求

行駛過程中，如何將車輛控制好，這樣的駕駛行為決策，在路況簡單時，過去傳統的方式是基于規則的判定。而在未來更復雜的環境，是基于數據驅動的駕駛行為的決策。因此自動駕駛的實現對于數據的計算和分析提出了非常高的要求。

Hadoop是無人駕駛中常用的大數據系統，作為開源的分布式數據處理系統架構，Hadoop主要面向存儲和處理成百上千的結構化、半結構化或非結構化的大數據。Hadoop提供的MapReduce能將大數據問題分解成多個子問題，將它們分配到成百上千個處理節點之上，再將結果匯集到一個小數據集當中，從而更容易分析得出最后的結果。

有孚網絡的裸金屬既具備傳統物理服務器卓越性能，又具備云主機的便捷管理平臺，兼具傳統托管服務器帶來的穩定性能與云中資源高度彈性的優勢。適用于部署 Hadoop 大數據系統，對服務器的計算性能、穩定性、實時性等要求很高的無人駕駛場景。

Josh Miller在談到未來的車內體驗說：“無人駕駛將是一個隨著時間和技術升級而進化的生態系統?！痹诓痪玫膶?，無人駕駛技術將會越來越多地得到應用，有孚網絡將為無人駕駛的發展和廣泛應用提供技術支持。